파이썬을 개발 환경을 준비하는 방법 중에 가장 대중적인 것은 아나콘다를 활용하는 법입니다. 아나콘다는 패키지 관리와 디플로이를 효율적으로 할 수 있도록 하는 파이썬과 프로그래밍 언어의 자유-오픈 소스 배포판입니다. 개발에 사용하는 패키지 버전들은 패키지 관리 시스템 conda를 통해 관리됩니다.
예를 들어 내 컴퓨터에서 개발을 위해 여러 개발환경을 구축한다고 생각해봅니다. 때로 RNN 프로젝트나 Django를 활용한 웹개발, CNN을 활용한 Classification 문제를 해결한다고 생각해보면 각 프로젝트마다 python의 버전이나 활용하는 패키지가 있을 것입니다.
또 다른 사람이 만들었던 개발환경을 내 컴퓨터에 그대로 복사하고 싶을 때가 있습니다. 이미 내 컴퓨터에 있는 환경과 같다면 크게 문제될 것이 없겠지만 다른 것이 많이 있다면 좀 난감한 상황이겠죠.
아나콘다는 이러한 환경에 독립적인 프로젝트를 만들 수 있도록 도와줍니다. 이러한 툴이 없다면 개발 환경마다 python 버전과 의존성 있는 패키지들을 수정해야 하는 번거로운 작업들을 해야합니다. 그만큼 개발하는데 많은 시간이 소요되겠죠.
아나콘다 홈페이지에는 해당 제품들을 소개하며 모든 데이터 사이언티스트를 위한 도구라고 소개하고 있습니다. 그만큼 사용하기 쉽고 범용적이고 대중적인 도구라는 의미가 되겠습니다.
아나콘다는 Window, Mac, Linux를 모두 지원하니 사용하시는 OS에 맞춰서 다운로드 받으시면 되겠습니다. 저의 경우에는 Mac을 사용하기 때문에 Mac용 아나콘다를 다운로드 받아서 사용하고 있습니다.
다운 받은 후에 실행하면 아래와 같은 형태의 화면이 표시됩니다. 이중에서 이번 파이썬 코드 리뷰에 사용하는 도구는 Jupyter Lab이기 때문에 간단히 살펴보겠습니다. 사실 Jupyter Lab은 Jupyter Notebook의 확장판이라고 생각하시면 되기 때문에 이전에 Jupyter Notebook을 사용해 보신 분이라면 쉽게 사용하실 수 있습니다. 사용 방식이나 UI 구성은 거의 같습니다.
이 외에도 VS Code라는 훌륭한 개발도구도 있으니 사용해보시는 것도 추천합니다.
Jupyter Lab의 가장 좋은 장점은 Interactive하고 Reproducible한 특징이라고 할 수 있습니다. 마땅히 우리말로 설명하기가 어렵기 때문에 Jupyter Lab에서 소개하는 단어를 그대로 사용하겠습니다.
이러한 특징이 있기 때문에 사용자는 코딩 하고 바로 그 결과를 확인 할 수 있습니다. 무엇보다 무료이고 가볍고 웹 기반의 형식으로 되어 있기 때문에 UI도 따로 설명할 것이 없을 정도로 간단합니다.
그러나 그 기능과 활용도는 매우 강력하다고 할 수 있습니다. 아래의 이미지는 Jupyter Lab 공식 홈페이지에서 제공하는 이미지입니다. 보시는 것처럼 풍성한 시각화 도구를 지원하고 있습니다. 자세한 내용은 아래의 링크로 접속하시면 확인할 수 있습니다.
이 외에도 Colab(Colaboratory) 이라는 강력한 도구가 있습니다.
줄여서 ‘Colab’이라고도 하는 Colaboratory를 사용하면 브라우저에서 Python을 작성하고 실행할 수 있습니다. 자세한 소개 영상은 아래의 영상을 확인하시기 바랍니다.
Colab을 사용하면서 얻을 수 있는 장점은 별도의 개발환경을 구축하지 않아도 된다는 점, GPU를 제한적이지만 무료로 사용할 수 있다는 점, 그리고 공유가 간편하다는 장점이 있습니다. 조금 더 좋은 환경을 사용하려면 유료 결제를 통해서 Colab Pro 버전을 활용할 수도 있습니다.
저도 Colab Pro 버전을 사용하고 있는데 확실히 Colab 무료 버전 보다는 조금 더 나은 테스트 환경을 제공해줍니다. (많이는 아니지만…)